Prova Gemini 3.7 Flash API per analisi dei file, revisione dei documenti, estrazione, riepiloghi e ragionamento multimodale tramite l’accesso stabile di Flaq AI all’API Google.
Modelli Gemini 3.7 Flash correlati
Esempi API
Esempio di invio
const response = await fetch('https://api.flaq.ai/api/v1/chat/completions', {
method: 'POST',
headers: {
Authorization: 'Bearer YOUR_API_KEY',
Accept: 'text/event-stream',
'Content-Type': 'application/json'
},
body: JSON.stringify({
model: 'gemini-3.7-flash-file-analysis',
messages: [
{
role: 'user',
content: [
{ type: 'text', text: 'Summarize this file and extract the key risks.' },
{
type: 'file',
file: {
filename: 'demo.pdf',
file_data: 'https://example.com/demo.pdf'
}
}
]
}
],
stream: true,
max_tokens: 4096
})
});
const reader = response.body.getReader();
const decoder = new TextDecoder();
let buffer = '';
let assistantText = '';
while (true) {
const { done, value } = await reader.read();
if (done) break;
buffer += decoder.decode(value, { stream: true });
const frames = buffer.split('\n\n');
buffer = frames.pop() || '';
for (const frame of frames) {
const lines = frame.split('\n').filter(Boolean);
let eventName = 'message';
const dataLines = [];
for (const line of lines) {
if (line.startsWith('event:')) {
eventName = line.slice(6).trim();
} else if (line.startsWith('data:')) {
dataLines.push(line.replace(/^data:\s*/, ''));
}
}
const raw = dataLines.join('\n').trim();
if (raw === '[DONE]') {
console.log('\nFinal text:', assistantText);
continue;
}
let payload;
try {
payload = JSON.parse(raw);
} catch {
continue;
}
if (eventName === 'error' || payload.error) {
const msg = payload.error?.message ?? payload.message ?? 'Chat request failed';
throw new Error(msg);
}
const delta = payload.choices?.[0]?.delta;
if (delta?.content) {
assistantText += delta.content;
console.log(assistantText);
}
}
}
Esempio di invio
import json
import requests
response = requests.post(
'https://api.flaq.ai/api/v1/chat/completions',
headers={
'Authorization': 'Bearer YOUR_API_KEY',
'Accept': 'text/event-stream',
'Content-Type': 'application/json',
},
json={
'model': 'gemini-3.7-flash-file-analysis',
'messages': [
{
'role': 'user',
'content': [
{'type': 'text', 'text': 'Summarize this file and extract the key risks.'},
{
'type': 'file',
'file': {
'filename': 'demo.pdf',
'file_data': 'https://example.com/demo.pdf'
}
},
],
}
],
'stream': True,
'max_tokens': 4096,
},
stream=True,
)
response.raise_for_status()
event_name = 'message'
assistant_text = ''
for raw_line in response.iter_lines(decode_unicode=True):
if not raw_line:
event_name = 'message'
continue
if raw_line.startswith('event:'):
event_name = raw_line.replace('event:', '', 1).strip()
continue
if raw_line.startswith('data:'):
raw_data = raw_line.replace('data:', '', 1).strip()
if raw_data == '[DONE]':
print('\nFinal text:', assistant_text)
continue
payload = json.loads(raw_data)
if event_name == 'error' or payload.get('error'):
error = payload.get('error') or payload
raise RuntimeError(error.get('message', 'Chat request failed'))
choices = payload.get('choices') or []
if choices:
delta = choices[0].get('delta') or {}
content = delta.get('content')
if content:
assistant_text += content
print(content, end='', flush=True)
Esempio di invio
curl -N -X POST "https://api.flaq.ai/api/v1/chat/completions" \
-H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
-H "Accept: text/event-stream" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "gemini-3.7-flash-file-analysis",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": [
{ "type": "text", "text": "Summarize this file and extract the key risks." },
{
"type": "file",
"file": {
"filename": "demo.pdf",
"file_data": "https://example.com/demo.pdf"
}
}
]
}
],
"stream": true,
"max_tokens": 4096
}'
Prezzi di Gemini 3.7 Flash File Analysis
| Parametri | Prezzo | Prezzo originale | Sconto |
|---|
Modelli correlati
nano-banana-protext-to-imagenano-banana-pro-editimage-to-imagenano-banana-2text-to-imagenano-banana-2-editimage-to-imageveo3.1-text-to-videotext-to-videoveo3.1-image-to-videoimage-to-videoveo3.1-fast-text-to-videotext-to-videoveo3.1-fast-image-to-videoimage-to-videogemini-3.5-flash-text-to-texttext-to-textgemini-3.5-flash-image-to-textimage-to-textgemini-3.5-flash-file-analysisfile-analysisgemini-3.6-flash-text-to-texttext-to-textgemini-3.6-flash-image-to-textimage-to-textgemini-3.6-flash-file-analysisfile-analysisgemini-3.7-flash-text-to-texttext-to-textgemini-3.7-flash-image-to-textimage-to-textgemini-3.7-flash-file-analysisfile-analysisREADME
API Gemini 3.7 Flash File Analysis veloce e conveniente
L'API Gemini 3.7 Flash File Analysis è il percorso conveniente di Flaq AI per trasformare il materiale di origine caricato in testo utile. Utilizza il più recente modello Gemini Flash per analisi complesse in più passaggi, mantenendo l'esperienza del prodotto incentrata su domande relative ai file, contesto visivo facoltativo e testo generato. I team possono utilizzare questa API per organizzare il materiale di origine, estrarre informazioni pertinenti e redigere risultati esaminabili da un insieme circoscritto di file in un'unica richiesta coerente.
Funzionalità principali dell'API Gemini 3.7 Flash File Analysis
-
Ragionamento avanzato basato sui file: Analizza i file forniti tramite istruzioni dettagliate e ricevi testo strutturato che riflette il materiale di origine e l'attività richiesta.
-
Flusso di analisi molto conveniente: Utilizza una configurazione Flash conveniente per l'automazione incentrata sui documenti, le code di revisione, l'assistenza alla ricerca e le operazioni di gestione della conoscenza.
-
Contesto multi-file: Includi un insieme correlato di file caricati in un'unica richiesta, così che il modello possa supportare confronto, sintesi, estrazione e domande tra più fonti.
-
Contesto visivo facoltativo: Abbina gli input di file a un'immagine supportata quando il contesto visivo aiuta a interpretare il materiale di origine o a chiarire l'attività.
-
Risposte API controllate: Utilizza messaggi conversazionali strutturati, controlli della lunghezza dell'output e la modalità di risposta documentata in base ai flussi di prodotto e operativi.
-
Output testuale pronto per la revisione: Restituisci riepiloghi, risultati, bozze di risposte e note organizzate che possono passare all'approvazione umana o all'automazione downstream.
Come utilizzare l'API Gemini 3.7 Flash File Analysis su Flaq AI
-
Ingresso: Un insieme supportato di file, un'istruzione di analisi in linguaggio naturale e un'immagine facoltativa, se pertinente.
-
Uscita: Riepiloghi testuali, fatti estratti, confronti, risposte e bozze di analisi basati sul materiale fornito.
-
Ambito della richiesta: Mantieni ogni richiesta entro il limite multi-file configurato e raggruppa solo il materiale di origine che appartiene alla stessa attività.
-
Funzionalità: Risposta a domande basate sui file, riepilogo di documenti, sintesi tra fonti, estrazione di informazioni e assistenza ai flussi di revisione.
Migliori casi d'uso per l'integrazione dell'API Gemini 3.7 Flash File Analysis
-
Revisione di documenti complessi: Prepara riepiloghi preliminari, elenchi di problemi e confronti da report, specifiche, proposte e materiali di ricerca correlati.
-
Operazioni di ricerca: Organizza risultati da più fonti, individua prove pertinenti e redigi note analitiche che un ricercatore o editor possa convalidare.
-
Lavoro intellettuale interno: Trasforma il materiale caricato in briefing, note per il passaggio di consegne, bozze di domande e risposte e informazioni strutturate per i team.
-
Triage dei flussi di lavoro: Estrai dettagli chiave dai file inviati e crea record pronti per la revisione per assistenza, operazioni e processi relativi ai contenuti.
-
Assistenti per file produttivi: Crea funzionalità applicative che aiutano gli utenti a comprendere il proprio materiale di origine mediante un'analisi mirata e basata principalmente sul testo.
Nota File Analysis è pensato per supportare, non sostituire, la revisione di esperti. Proteggi il materiale sensibile, verifica i risultati generati rispetto ai file di origine e utilizza un'adeguata supervisione umana per le decisioni rilevanti.
API Gemini 3.7 Flash File Analysis vs concorrenti: analisi comparativa
-
Gemini 3.7 Flash File Analysis vs. Gemini 3.6 Flash File Analysis
Gemini 3.6 Flash è un'opzione equilibrata per flussi di lavoro incentrati sui documenti. Gemini 3.7 Flash è il modello Flash più recente per i team che valutano un ragionamento più avanzato e una sintesi in più passaggi sullo stesso tipo di attività basata sui file. -
Gemini 3.7 Flash File Analysis vs. GPT 5.6 Terra File Analysis
I modelli di analisi dei file GPT 5.6 Terra offrono un ampio percorso per le applicazioni documentali. Gemini 3.7 Flash fornisce ai team un'alternativa Gemini altamente conveniente per estrazione, revisione e sintesi basate sulle fonti. -
Gemini 3.7 Flash File Analysis vs. Claude Document Analysis
I modelli Claude vengono spesso valutati per il ragionamento su documenti estesi. Gemini 3.7 Flash offre un'altra opzione valida per applicazioni che richiedono analisi strutturate da un insieme circoscritto di file caricati. -
Gemini 3.7 Flash File Analysis vs. Gemini 3.7 Flash Image-to-Text
Image-to-Text è progettato per un singolo input visivo e una domanda mirata. File Analysis è il percorso appropriato quando l'attività richiede un contesto incentrato sui documenti e diversi file correlati. -
Gemini 3.7 Flash File Analysis vs. Gemini 3.7 Flash Text-to-Text
Text-to-Text è ideale per istruzioni e chat senza allegati. File Analysis aggiunge il flusso di input dei file configurato di Flaq AI quando le risposte devono basarsi sul materiale di origine caricato.